紹興新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測特點

關于視覺檢查和觸覺檢查在刀具狀態(tài)監(jiān)測中的準確性問題，兩者各有其優(yōu)缺點，難以一概而論哪個更準確。以下是對兩種檢查方法的詳細分析：視覺檢查優(yōu)點：簡單快速，易于實施。能立即發(fā)現(xiàn)刀具表面明顯的損傷、裂紋、缺口或變形等問題。依賴于檢查人員的經(jīng)驗，有經(jīng)驗的檢查人員能更準確地識別刀具的狀態(tài)。缺點：*能發(fā)現(xiàn)表面明顯的損傷，無法檢測刀具內(nèi)部的缺陷。檢查結果受光線條件、檢查人員視力及經(jīng)驗等因素的影響。觸覺檢查優(yōu)點：無需額外設備，直接通過觸摸就能發(fā)現(xiàn)刀具表面的一些缺陷和問題。可以感知到刀具表面的粗糙度、凹陷等細微變化。缺點：無法檢測到肉眼和觸感難以察覺的細微缺陷，容易受人為主觀判斷影響。檢查時需要注意安全，避免刀具對手部造成意外傷害。檢查結果受檢查人員手部清潔度、干燥度及檢查力度等因素的影響。刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)適用于大規(guī)模、連續(xù)化的生產(chǎn)，對監(jiān)測系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實時性要求較高的工業(yè)場景。紹興新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測特點

刀具磨損狀態(tài)在實際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這個問題，提出一種通過通信技術獲取機床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對當前的刀具磨損狀態(tài)進行識別的方法。通過采集機床內(nèi)部實時數(shù)據(jù)并將其與實際加工情景緊密結合，能直接反映當前的加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用于構建刀具磨損狀態(tài)識別模型，直接將采集到數(shù)據(jù)作為輸入，得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預測模型，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現(xiàn)都符合預期。刀具磨損狀態(tài)識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數(shù)以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進行變參數(shù)試驗，考慮加工參數(shù)對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景時，通過獲取當前場景，及時匹配相應的預測模型即可。②本研究中模型是一個固定的模型。今后需要根據(jù)實時的信號以及已知的磨損狀態(tài)，對模型進行實時更新，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學習，不斷提升模型的精度和預測效果。南通基于AI技術的刀具狀態(tài)監(jiān)測供應商刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)能夠實現(xiàn)實時的智能決策，當監(jiān)測到刀具狀態(tài)異常時，系統(tǒng)能夠立即給出優(yōu)化的解決方案，。

三、監(jiān)測方法1. 直接法直接法是測量與刀具材料損失直接相關的變量，如刀具徑向尺寸變動量、工件尺寸變化、后刀面磨損帶寬度等。直接法主要有光學圖像法、射線法、電阻法、接觸法等。其中，光學法直觀性強且精度高，但比較大的不足是不能實現(xiàn)在線實時檢測，加工過程中的刀具狀態(tài)變化不能及時被反映出來，具有一定局限性。2. 間接法間接法是測量切削加工過程中產(chǎn)生的與刀具狀態(tài)相關的信號，如力、聲發(fā)射、溫度、聲音、功率、振動等，從而間接分析得出刀具狀態(tài)。間接法的關鍵在于找到合適的方法有效地從采集到的信號中提取出信號特征并加以分析以反映刀具狀態(tài)。目前，研究較多的主要有切削力法、功率法、振動法和聲發(fā)射法。

刀具狀態(tài)監(jiān)測的重要性（一）保證加工質量刀具的磨損和破損會導致切削力的變化、切削溫度的升高以及加工表面粗糙度的增加。通過實時監(jiān)測刀具狀態(tài)，可以及時調(diào)整加工參數(shù)或更換刀具，從而保證加工零件的尺寸精度、形狀精度和表面質量。（二）提高生產(chǎn)效率及時發(fā)現(xiàn)刀具的磨損和破損，避免因刀具失效而導致的生產(chǎn)中斷和機床停機時間的增加，能夠有效地提高機床的利用率和生產(chǎn)效率。（三）降低生產(chǎn)成本通過合理地監(jiān)測刀具狀態(tài)，可以延長刀具的使用壽命，減少刀具的更換次數(shù)，降低刀具的采購成本。同時，避免因刀具失效而造成的廢品和返工，也能夠降低生產(chǎn)成本。刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)可以預測刀具的壽命，并及時進行刀具更換或維護，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量。

刀具狀態(tài)監(jiān)測與人工智能的結合是當前制造業(yè)中的一個重要研究方向。人工智能在刀具狀態(tài)監(jiān)測中的應用具有***優(yōu)勢。通過機器學習和深度學習算法，可以對大量復雜的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行有效分析和處理，從而更準確地判斷刀具的狀態(tài)。在機器學習方面，支持向量機（SVM）、決策樹等算法能夠從切削力、振動、聲發(fā)射等多源監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取特征，并建立刀具狀態(tài)與這些特征之間的關系模型。例如，使用SVM算法對不同磨損程度的刀具所產(chǎn)生的振動信號特征進行分類，從而實現(xiàn)對刀具磨損狀態(tài)的判斷。刀具狀態(tài)監(jiān)測實時性好的系統(tǒng)，能夠在刀具狀態(tài)發(fā)生變化的短時間內(nèi)及時發(fā)出警報。紹興加工中心刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)供應商

對比監(jiān)測系統(tǒng)給出的刀具狀態(tài)評估結果與實際通過人工檢測或其他精確測量方法得到的結果。紹興新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測特點

直接測量法是刀具狀態(tài)監(jiān)測中的一種重要手段，具有以下的優(yōu)缺點：優(yōu)點：直觀性強直接對刀具的幾何參數(shù)進行測量，能夠直觀地反映刀具的磨損和破損情況，結果清晰明確，易于理解。測量精度較高例如使用高精度的光學測量設備或接觸式傳感器，可以獲取較為精確的刀具尺寸和形狀數(shù)據(jù)?？舍槍π詼y量能夠針對特定的刀具部位進行測量，如刀刃的磨損區(qū)域，從而提供更具體的狀態(tài)信息。缺點：測量環(huán)境要求高以光學測量法為例，對環(huán)境的光照、灰塵等因素較為敏感，可能會影響測量的準確性?？赡軗p傷刀具表面接觸式測量法在測量過程中可能會與刀具表面產(chǎn)生接觸，從而對刀具表面造成一定的損傷。測量效率較低特別是對于一些復雜形狀的刀具，測量過程可能較為繁瑣，耗費時間較長，難以實現(xiàn)在線實時監(jiān)測。成本較高高精度的直接測量設備通常價格昂貴，增加了監(jiān)測的成本投入。紹興新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測特點